D’un domaine de recherche fondamentale… à un marché florissant. Dans une étude publiée en juillet, le BCG s’intéresse aux futurs bénéfices économiques portés par le calcul quantique. Selon le document, l’intérêt des industriels et investisseurs est réel : en 2020, les investissements privés dans la technologie ont triplé, pour atteindre 679 millions de dollars. En 2021, ce chiffre devrait grimper à 800 millions.
Ces investissements n’arrivent pas sans raison. Les auteurs du rapport, intitulé "Que se passe-t-il lorsque ‘si’ devient ‘quand’ ?", estiment que le calcul quantique devrait générer entre 450 et 850 milliards de dollars de revenus annuels dans les 15 à 30 années à venir. Ils attendent, à plus court terme, 5 à 10 milliards générés chaque année dans la deuxième moitié de la décennie si les technologies évoluent en accord avec les promesses des constructeurs.
De la simulation au machine learning
En 2018, seulement 1 % des entreprises avait fléché un budget vers cette technologie. Selon l’estimation du BCG, elles devraient être 20 % en 2023. Les secteurs de l’aéronautique, la logistique, la finance, de l’automobile et de la pharmacie devraient, les premiers, récolter les fruits du calcul quantique. "Pour une compagnie pharmaceutique de premier plan, ayant un budget R&D de l’ordre de 10 milliards de dollars, le calcul quantique pourrait représenter une hausse d’efficacité allant jusqu’à 30 %, imaginent les auteurs. En supposant que l’entreprise capture 80 % de cette valeur, cela représente des économies de l’ordre de 2,5 milliards."
Ainsi, les bénéfices générés par la simulation quantique dans le secteur pharmaceutique sont estimés entre 40 et 80 milliards de dollars. Tandis que les problématiques d’optimisation pourraient rapporter de 50 à 100 milliards de dollars aux industriels de la logistique. Et en démultipliant les capacités du machine learning, le calcul quantique pourrait rapporter jusqu’à 100 milliards au secteur de la tech.
Plus généralement, parmi les quatre principaux cas d’usages de l’informatique quantique, la cryptographie devrait représenter une opportunité de création de valeur comprise entre 40 et 80 milliards de dollars, l’optimisation de 100 à 210 milliards, le machine learning de 95 à 250 milliards alors que la simulation, elle, pourrait générer de 175 à 330 milliards de dollars dans les prochaines décennies.
Cap sur le hardware
De ce gâteau, les utilisateurs finaux devraient croquer la plus grosse part : 80 % des dollars générés par l’informatique quantique devraient, toujours selon le BCG, revenir aux utilisateurs finaux – les industriels. Les 20 % restants reviendraient ainsi aux fournisseurs technologiques avec, pour les premières années, un net avantage pour les fabricants de machines, qui en récolteraient la moitié. "La contrainte majeure de cette industrie réside dans la disponibilité de machines suffisamment puissantes, nous nous attendons donc à ce que la demande dépasse l’offre lorsque de bons calculateurs seront développés, estime les auteurs de l’étude. C’est le modèle qui s’est développé avec les ordinateurs conventionnels : en 1975, année de création de Microsoft, le hardware représentait 80 % du marché des technologies de l’information et de la communication (TIC), contre 25 % aujourd’hui."
Une problématique qui explique notamment pourquoi le développement de systèmes physiques a accaparé 70 % des capitaux investis jusqu’à aujourd’hui. Avec des espoirs de retombées économiques à court terme : "Une fois que l’avantage quantique aura été démontré et que des applications concrètes auront atteint le marché, la valeur pour les utilisateurs et l’industrie croîtra rapidement, dépassant le milliard de dollars lors de l’ère des ordinateurs bruités de taille intermédiaire [appelés Nisq] et dépassant les 90 milliards de dollars lors de la période suivante, des machines résistantes aux erreurs."
Si cette période dite des machines Nisq a déjà démarré, les cas d’usages concrets se font encore attendre. Tout comme la correction d’erreur, qui permettrait d’augmenter la durée et la fiabilité des calculs… Ce qui pourrait prendre entre trois et dix ans. La période suivante, marquée par une prise en charge globale des erreurs, est prévue pour durer de 5 à 20 ans… le temps que les qubits gagnent en qualité et en nombre, que les logiciels s’améliorent et que les machines passent, enfin, à l’échelle.
Gare à l'hiver quantique
En attendant, le rapport du BCG comporte quelques conseils pour accompagner le développement de la technologie et éviter un “hiver quantique", une période de pénurie d’investissements "comme l’a connu l’intelligence artificielle à la fin des années 1980". Est ainsi conseillé aux constructeurs de maintenir à jour une feuille de route la plus détaillée possible, de cibler le modèle économique le plus avantageux ou encore de repérer les industries aux cas d’usages les plus prometteurs.
Aux investisseurs, le cabinet conseille de prendre le temps pour comprendre la technologie et connaître l’intégralité de l’écosystème, afin d’estimer au mieux les risques. Les utilisateurs finaux sont, eux, invités à identifier les différents problèmes que pourraient résoudre les technologies quantiques, à intégrer l’informatique quantique dans leurs projets de transformation numérique… et à s’associer avec un fournisseur technologique, pour préparer dès maintenant l’arrivée de la technologie.
